新数据只占数据总量中很少一部分，所以把新老数据分开，新数据的数据量就少，查询速度快很多。老数据和之前比起来没少，查询速度提升不明显，但老数据很少会被访问，所以慢点问题不大。...大量的历史订单数据删除完成后，若检查MySQL占用磁盘空间，会发现它占用磁盘空间并没有变小，why？和InnoDB物理存储结构有关。...在迁移历史数据过程中，如果可以停服，最快的方式是重建一张新的订单表，然后把三个月内的订单数据复制到新订单表中，再通过修改表名让新的订单表生效。...复制状态机除了用于数据库的备份和复制以外，在计算机技术领域，还有哪些地方也用到了复制状态机？...数据和索引虽然在物理上没有删除，但逻辑上已经删除掉了，执行查询操作的时候，并不会去访问这些已经删除的数据。 比如，原来有100条数据，删除完成后剩了10条。
下面就是订单系统在运行时的一些非核心业务流程(订单系统需要具备的基本功能模块)：下单模块主要是用于创建订单，异步模块主要是在支付成功后发放优惠券、发送红包和推送通知，查询模块主要是提供订单查询的功能。...然后，用户就可以从订单系统的查询模块检索自己的订单，此时可以做一些非核心的业务流程。常见的非核心业务有：对商品进行退货、查询订单的物流状态、或者之前没有支付现在对订单进行支付等。...但大部分点击都是在和商品系统、评论系统进行交互，比如查看商品、查看评价。因此对订单系统而言，访问主要来自提交订单、对订单进行查询和退款等操作。...但是这些都做完之后，最关键的一个环节呢？商品的出库发货该找谁？一般电商公司内部都会有自己的仓储系统，管理各种仓库和商品的发货。...如果用户每秒发起2000个请求到订单系统的各类接口，包括下单接口、退款接口、查询接口等，那么订单系统每秒在订单数据库上执行的SQL数量一般可以采用如下方法进行估算：比如订单系统的各类接口每秒会被调用总共
我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。...，但它会极大限制数据库的查询能力，有一些之前很简单的关联查询，在分库分表之后可能就没法实现了，那就需要单独对这些Sharding-JDBC不支持的SQL进行改写。...**历史订单号没有隐含库表信息：**用一张表单独存储历史订单号和用户标识的映射关系，随着时间推移，这些订单逐渐不在系统间交互，就慢慢不再被用到管理后台需要根据各种筛选条件，分页查询所有满足条件的订单 将订单数据冗余存储在搜索引擎...Elasticsearch中，仅用于后台查询6、怎么做 MySQL 到 ES 的数据同步 上面说到为了便于管理后台的查询，我们将订单数据冗余存储在Elasticsearch中，那么，如何在MySQL...****VIVO: 可关注分库分表的可选组件shardingsphere；管理后台需要根据各种筛选条件，分页查询所有满足条件的订单; 将订单数据冗余存储在搜索引擎Elasticsearch中，仅用于后台查询滴滴
不过除了分库分表，还包括管理端的解决方案，比如运营，客服和商务需要从多维度查询订单数据，分库分表后，怎么满足大家的需求？分库分表后，上线方案和数据不停机迁移方案都需要慎重考虑。...如果这几方面已经没有太多优化的余地，就该考虑分库分表了。 1、IO瓶颈 磁盘读IO瓶颈。...用户查询最近50条之前的订单怎么办？请继续往后看！ 管理端技术方案 ---- 分库分表后，不同用户的订单数据散落在不同的库和表中，如果需要根据用户ID之外的其他条件查询订单。...该方案，解决了管理端通过各种字段条件查询订单的业务需求，同时也解决了商家端按商家ID和其他条件查询订单的需求。如果用户希望查询最近50条订单之前的历史订单，也同样可以用这个方案。...准备Canal代码，解析binary log字节流对象，并把解析好的订单数据写入新库。准备迁移程序脚本，用于做老数据迁移。准备校验程序脚本，用于校验新库和老库的数据是否一致。
读写分离 主库负责执行数据更新请求，然后将数据变更实时同步到所有从库，用多个从库来分担查询请求。 但订单数据的更新操作较多，下单高峰时主库的压力依然没有得到解决。...分库分表解决了数据量和并发问题，但它会极大限制数据库的查询能力，有一些之前很简单的关联查询，在分库分表之后可能就没法实现了，那就需要单独对这些Sharding-JDBC不支持的SQL进行改写。...除此之外，还遇到了这些挑战： （1）全局唯一ID设计 分库分表后，数据库自增主键不再全局唯一，不能作为订单号来使用，但很多内部系统间的交互接口只有订单号，没有用户标识这个分片键，如何用订单号来找到对应的库表呢...（3）管理后台需要根据各种筛选条件，分页查询所有满足条件的订单 将订单数据冗余存储在搜索引擎Elasticsearch中，仅用于后台查询。...下线旧库，下线订单双写功能，下线同步程序和对比补偿程序。 （2）停机迁移方案： 上线新订单系统，执行迁移程序将两个月之前的订单同步到新库，并对数据进行稽核。
【题目】 “订单信息表”里记录了巴西乘客使用打车软件的信息，包括订单呼叫、应答、取消、完单时间。（滴滴2020年笔试题） 注意： （1）表中的时间是北京时间，巴西比中国慢11小时。...（2）应答时间列的数据值如果是“1970”年，表示该订单没有司机应答，属于无效订单。 问题 1. 订单的应答率，完单率分别是多少？ 2. 呼叫应答时间有多长？ 3....所以应答订单数对应的sql是： sum(case when grab_time 1970 then 1 else 0 end) 现在可以计算出指标 应答率=应答订单数/呼叫订单数 ： select...利用子查询嵌套，将上面的查询结果作为新表，在其中做出筛选，并求和。sql语句分析如下图。 此时查询结果如下图 最后我们计算出第二天继续呼叫比例 查询结果如下图 5....用户行为分类 1) 根据完成时间和接单时间，可大致计算出乘客在乘车过程中所消耗的时间，对这个时间进行预判，属于长途、中途或者是短途，来分析乘客的乘车习惯。
Cluster 新数据库基于订单号将数据水平拆分成64个分片，目前部署在16台物理机上 2）订单聚合数据库 针对热点数据，通过Binglog和有序消息队列同步到订单聚合数据库，方便数据监控，并且用于提高数据聚合查询的性能...2.2.2 新旧架构的差异 新旧系统的主要差别包括： 新数据库的拆分维度从冷热数据变更成了根据订单号进行水平拆分 数据库从1拆2，变成了1拆64解决了磁盘存储空间不足的问题 新数据库的部署方式更加灵活...每次查询订单ID查询时，从索引表中获取对应的主订单ID，计算出分库，再进行业务查询，避免查询所有分库。...ES也是解决复杂查询场景的一种常见方案，我们曾经考虑采用ES来提升查询性能，并且进行了详细的评估和测试，但最终放弃了ES方案，主要考虑到以下几点原因： 项目前期对所有的查询进行了充分简化和规整，目前所有的查询使用...但是如果发生了分片1故障时，我们的UID分片计算组件会将分片1标记为不可用，然后通过新的Hash算法计算出新的分片。 这里需要注意的是，新hash算法的选择。
4 缓存和MQ 专车服务中，订单服务是并发量和请求量最高，也是业务中最核心的服务。虽然通过业务领域分库，SQL 优化提升了不少系统性能，但订单数据库的写压力依然很大，系统的瓶颈依然很明显。...」，这样新订单库就可以和旧订单库数据保持同步了； 开启「新库消息消费」，然后部署订单服务（ MySQL 版），此时订单服务有两个版本同时运行，检测数据无误后，逐步增加新订单服务流量，直到老订单服务完全下线...订单服务会缓存司机和当前订单的映射，这样司机端的大量请求就可以直接缓存中获取，而司机端查询订单列表的频率没有那么高，异构复制延迟在10毫秒到30毫秒之间，在业务上是完全可以接受的。...7.3 运营维度 专车管理后台，运营人员经常需要查询订单信息，查询条件会比较复杂，专车技术团队采用的做法是：订单数据落盘在乘客维度的订单分库之后，通过 canal 把数据同步到Elastic Search...小表广播的原理是：将小表的所有数据（包括增量更新）自动广播（即复制）到大表的机器上。这样，原来的分布式 JOIN 查询就变成单机本地查询，从而大大提高了效率。 专车场景下，小表广播是非常实用的需求。
作者简介 Chaplin，携程资深PMO，平时喜欢解决系统相关的问题，包括但不限于分布式/大数据量/性能/体验等，不畏复杂但更喜欢简单。...而且我们没有使用类似GraphQL 的技术，之前的前后台服务直连数据库，现在使用查询API，没有高度定制化产生了数据冗余，带来额外的查询压力。...基于以上种种，机票订单后处理团队，决定构建一套相对完整的基于内存数据缓存体系，不仅用于缓解机票订单数据库的访问压力，也用来提高订单查询服务的稳定性和容灾能力。...订单查询服务作为一系列核心服务，支撑了不同前端渠道的订单查询请求，包括APP，Online、H5等，同时也支持后台订单处理的各个环节业务对订单数据的查询需求。...因此我们采用被动式加载的方案，随着时间的推移，老的历史订单数据会自动逐渐过期，新的订单数据被逐渐加载。缓存数据的总量保持平稳，同时避免了老旧数据的清理。
我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。...同时由于大部分ES查询的流量都来源于近几天的订单，且订单中心数据库数据已有一套归档机制，将指定天数之前已经关闭的订单转移到历史订单库。...所以归档机制中增加删除备集群文档的逻辑，让新搭建的备集群存储的订单数据与订单中心线上数据库中的数据量保持一致。同时使用ZK在查询服务中做了流量控制开关，保证查询流量能够实时降级到备集群。...所以订单中心ES采用了直接通过ES API写入订单数据的方式，该方式简洁灵活，能够很好的满足订单中心数据同步到ES的需求。...而架构方案没有最好的，只有最合适的，相信再过几年，订单中心的架构又将是另一个面貌，但吞吐量更大，性能更好，稳定性更强，将是订单中心系统永远的追求。
表3-4 用户和订单数据量 把表3-4中的数据拆分成一个订单表，表中主要数据结构见表3-5。 表3-5 订单主要数据结构 表t_order使用user_ID作为分片主键，为什么呢？当时的思路如下。...在选择分片主键之前，首先要了解系统中的一些常见业务需求。 1）用户需要查询所有订单，订单数据中肯定包含不同的user_ID、order_time。 2）后台需要根据城市查询当地的订单。...事实证明，在大数据时代，提前考虑大数据量的到来是必要的。 不过系统在营销高峰期还是出了问题：宕机1小时。但问题不在订单数据库这边，而是出现在一个商品API服务的缓存上。...订单数据库和商品API服务分别由订单组和商品组负责。 回到这个方案，它在订单读写层面基本是足够的，至少保证了数据库不会宕机，不会因为订单量大系统就撑不住。 不过该方案还有一些不足之处。...1）复杂查询慢：很多查询需要跨订单数据库进行，然后再组合结果集，这样的查询比较慢。业界的普遍做法是前面提到的查询分离。
表，按用户分组，并使用COUNT()和SUM()函数计算每个用户的订单数量和总金额。...接着按商品分组并计算销售数量，最后通过ORDER BY和LIMIT子句找出销售数量最多的商品。 题目三：查询没有销售记录的商品。...题目二: 查询在2023年4月2日之后下单的用户，包括用户名和订单日期。...GROUP BY用于按用户分组，确保每个用户只出现一次在结果集中。 COUNT(o.id)计算每个用户组的订单总数。 题目二: 查询每个产品名称的总销售数量（即该产品被购买的总数量）。...CASE语句用于根据产品名称确定单价，并计算每个订单的金额。 SUM聚合函数用于计算每个用户的订单总金额。 COUNT聚合函数用于计算每个用户的订单数量。
订单号后续用作订单唯一标示用于对接WMS（仓存管理系统）和TMS（运输管理系统）时的订单识别。 订单状态 订单状态在下面章节会详细描述 用户信息 指买家的相关信息，包括名称、地址、手机号。...如果选择COD（货到付款）则支付环节相应转移到订单配送之后，而过程中所有与款项相关的逻辑变为只操作金额数字，不对结算和账户进行打退款操作。...第三代是对于第二代的升级，订单的状态流转不再依靠高频查询数据库来获得，通过队列模式，很好减轻了数据库的压力，但是第三代依然有问题，就是该系统中server2成了核心，该模块的维护就会变得很复杂，这也是架构设计的关键...在有些情况下，用户可能在一个订单中选择不同卖家的商品，而每个卖家又会按照该订单中自己提供的商品计算相关的商品优惠（如满100元减10元）以及按照不同的收货地址设置不同的物流配送，所以会出现子订单的相关概念...2、通过采用买家ID取模的方式，比如也是按照1024取模，技术上则也能保证订单数据拆分到后端的1024个数据库表中，但这里就会出现一个业务场景中带来的问题，就是如果有些卖家是交易量非常大的，那这些卖家的订单数据量
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